|
94 точности прогнозирования банкротства с помощью пятифакторной семифакторной моделей. При проведении финансового анализа практически к любому оценочному показателю нужно подходить критически. Вместе с тем низкое значение показателя Z следует воспринимать как сигнал опасности. В этом случае необходим глубокий анализ причин, вызвавших снижение этого показателя. Разработанные западные модели прогнозирования банкротства соответствуют условиям развитой рыночной экономики. Для условий переходной экономики России необходимо разработать адекватные прогнозные модели. Адекватность этой задачи усиливается по мере вхождения страны в рынок, развития процессов приватизации и создания здоровой конкурентной среды. Точность прогнозирования банкротства (в процентах) Таблица 2.3.1.3 Количество лет до банкротства Прогноз по пятифакторной модели Прогноз по семифакторной модели Банкрот Не банкрот Банкрот Не банкрот 1 93,9 97,0 96,2 89,7 2 71,9 93,9 84,2 93,1 3 48,3 74,5 91,4 4 28,6 68,1 89,5 5 36,0 69,8 82,1 Расчет индекса кредитоспособности в наиболее законченном виде, как уже отмечалось ранее, возможен лишь для компаний и крупных предприятий, котирующих свои акции на фондовых биржах. До недавнего времени в нашей стране количество таких компаний и крупных предприятий можно пересчитать по пальцам. Учитывая еще и обвал рынка ГКО-ОФЗ в августе 1998 года, приведший к разрушению практически всей банковской системы России и резкому снижению |
При применении модели Э. Альтмана возможны два типа ошибок прогноза: 1) прогнозируется сохранение платёжеспособности предприятия, а в действительности происходит банкротство; 2) прогнозируется банкротство, а предприятие сохраняет платёжеспособность. По мнению Э. Альтмана, с помощью пятифакторной модели прогноз банкротства на горизонте в один год можно установить с точностью до 95%. При этом ошибка первого типа возможна в 6%, а ошибка второго типа в 3% случаев. Спрогнозировать банкротство на горизонте в 2 года удаётся с точностью до 83%, при этом ошибка первого типа имеет место в 28%, а второго в 6% случаев. В 1977 г. Э. Альтман со своими коллегами разработал более точную, семифакторную модель. Эта модель позволяет прогнозировать банкротство на горизонте в 5 лет с точностью до 70%. В модели в качестве переменных используются следующие показатели: рентабельность активов, изменчивость (динамика) прибыли, коэффициент покрытия процентов по кредитам, кумулятивная прибыльность, коэффициент покрытия (ликвидности), коэффициент автономии, совокупные активы. В таблице 2.5 приведены сведения о точности прогнозирования банкротства с помощью пятифакторной и семифакторной моделей. Таблица 2.5 Точность прогнозирования банкротства (в процентах) Количество лет до банкротства Прогноз по пятафакторной модели Прогноз по семис эакторной модели Банкрот Не банкрот Банкрот Не банкрот 1 93,9 97,0 96,2 89,7 2 71,9 93,9 84,2 93,1 3 48,3 74,5 91,4 4 28,6 68,1 89,5 5 36,0 69,8 82,1 При проведении финансового анализа практически к любому оценочному показателю нужно подходить критически. Вместе с тем низкое значение показателя Z следует воспринимать как сигнал опасности. В этом случае необходим глубокий анализ причин, вызвавших снижение этого показателя. Разработанные западные модели прогнозирования банкротства соответствуют условиям развитой рыночной экономики. Для условий переходной экономики России необходимо разработать адекватные прогнозные модели. Адекватность этой задачи усиливается по мере вхождения страны в рынок, развития процессов приватизации и создания здоровой конкурентной среды. Расчёт индекса кредитоспособности в наиболее законченном виде, как уже отмечалось ранее, возможен лишь для компаний и крупных предприятий, котирующих свои акции на фондовых биржах. До недавнего времени в нашей стране количество таких компаний и крупных предприятий можно пересчитать по пальцам. Учитывая ещё и обвал рынка ГКО-ОФЗ в августе 1998 года, приведший к разрушению практически всей банковской системы России и резкому снижению котировок акций компаний и предприятий, можно было бы с уверенностью сказать, что объективную оценку дать с помощью приведённой выше методики весьма сложно. Однако в настоящее время ситуация меняется в лучшую сторону. С другой же стороны, и ориентация на какой-то один критерий, даже весьма привлекательный с позиции теории, на практике не всегда оправдана. Поэтому многие крупные аудиторские фирмы и другие компании, занимающиеся аналитическими обзорами, прогнозированием и консультированием, используют для своих аналитических оценок системы критериев. Безусловно, в этом есть и свои минусы гораздо легче принять решение в условиях однокритериальной, чем в условиях многокритериальной задачи. Вместе с тем любое прогнозное решение подобного рода независимо от числа критериев является субъективным, а рассчитанные значения критериев носят скорее характер информации к размышлению, нежели побудительных стимулов для принятия немедленных решений волевого характера. В качестве примера можно привести рекомендации Комитета по обобщению практики аудирования (Великобритания), содержащие перечень критических показателей для оценки возможного банкротства предприятия. Основываясь на разработках западных аудиторских фирм и преломляя эти разработки к отечественной специфике ведения бизнеса, профессор Ковалёв В. В. рекомендует следующую двухуровневую систему показателей [49, с. 141]. К первой фуппе относятся критерии и показатели, неблагоприятные текущие значения которых или складывающаяся динамика изменения свидетельствуют о возможных в обозримом будущем значительных финансовых затруднениях, в том числе и банкротстве. К ним относятся: => повторяющиеся существенные потери в основной производственной деятельности; => превышение некоторого критического уровня просроченной кредиторской задолженности; 119 |